[論文レビュー] An Optimal Method For Wake Detection In SAR Images Using Radon Transformation Combined With Wavelet Filters

M. Krishnaveni, Suresh Kumar Thakur+1 more|ArXiv.org|Nov 3, 2009

Image and Signal Denoising Methods参考文献 10被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、信号対雑音比（SNR）を向上させるためにラドン変換（RT）とウェーブレットベースのしきい値処理によるノイズ除去を組み合わせることで、SAR画像における最適な船波検出手法を提案する。前処理として離散ウェーブレット変換（DWT）を用い、その後しきい値処理を施した後、RTを適用して線形の波形構造を検出する。この手法は、模擬的および実際のSARデータにおいて、従来手法に比べ優れた性能を発揮する。

ABSTRACT

A new fangled method for ship wake detection in synthetic aperture radar (SAR) images is explored here. Most of the detection procedure applies the Radon transform as its properties outfit more than any other transformation for the detection purpose. But still it holds problems when the transform is applied to an image with a high level of noise. Here this paper articulates the combination between the radon transformation and the shrinkage methods which increase the mode of wake detection process. The latter shrinkage method with RT maximize the signal to noise ratio hence it leads to most optimal detection of lines in the SAR images. The originality mainly works on the denoising segment of the proposed algorithm. Experimental work outs are carried over both in simulated and real SAR images. The detection process is more adequate with the proposed method and improves better than the conventional methods.

研究の動機と目的

• 従来のラドン変換が高レベルの雑音によって失敗する可能性がある、ノイズの多いSAR画像における船波検出の課題に対処すること。
• 波検出の前処理として、ウェーブレットベースのノイズ除去技術を用いてSAR画像の信号対雑音比（SNR）を向上させること。
• ラドン変換とウェーブレットしきい値処理を組み合わせたハイブリッド手法を開発し、SAR画像における線形構造（波）を最適に検出すること。
• 模擬的および実際のSAR画像データセットを用いて、本手法の有効性を検証し、検出精度の向上を示すこと。

提案手法

• SAR画像を離散ウェーブレット変換（DWT）により近似係数と詳細係数に分解し、ノイズ成分と信号成分を分離する。
• ウェーブレット詳細係数に対してソフトしきい値処理を適用し、ノイズを低減しつつ顕著なエッジおよび線形特徴を保持する。
• しきい値処理を施した係数から再構成を行い、ラドン変換に適したクリアな入力画像を生成する。
• ノイズ除去画像にラドン変換を適用し、ラドンドメインにおけるピークを特定することで線形構造（波）を検出する。
• SNRと検出精度を最大化するように、ウェーブレットドメインにおけるしきい値レベルを最適化する。
• ノイズ除去とラドン変換に基づく検出パイプラインを統合し、自動的な波検出を実現する一貫したアルゴリズムを構築する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ウェーブレットベースのノイズ除去は、ラドン変換適用の前段階でSAR画像のSNRを効果的に向上させることができるか？
• RQ2 ウェーブレットしきい値処理とラドン変換の統合は、ノイズの多いSARデータにおける線形船波パターンの検出をどのように向上させるか？
• RQ3 本手法は、実際および模擬的SAR画像において、従来のラドン変換に基づく検出法に比べ、精度と頑健性の面で優れているか？
• RQ4 ウェーブレットドメインにおける最適なしきい値処理戦略は何か？ これは波検出性能を最大化するために不可欠である。

主な発見

• 提案手法は、従来のラドン変換単体に比べ、高雑音レベルのSAR画像において波検出性能を顕著に向上させた。
• ウェーブレットベースのノイズ除去は、スパッツルおよびランダム雑音を効果的に低減し、ラドン変換適用前のSNRを向上させた。
• ウェーブレットしきい値処理とラドン変換の組み合わせにより、模擬的および実際のSAR画像の両方において、より正確かつ信頼性の高い線形波構造の検出が可能になった。
• テストデータセットを用いた比較評価により、本手法は標準的手法に比べて優れた検出結果を達成したことが実証された。